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摘要 - 量词计算可以通过启用内核机器来利用量子kernels来代表数据之间的相似性度量来增强机器学习模型。量子内核能够捕获在经典设备上无法有效计算的数据中的关系。但是，没有直接的方法可以针对每个特定用例设计最佳量子内核。我们提出了一种方法，该方法采用了与神经体系结构搜索和自动化中使用的技术相似的优化技术，以启发式方式自动找到最佳内核。为此，我们定义了用于构建实现相似性度量作为组合对象的量子电路的算法，该算法是根据成本函数进行评估的，然后使用元效法优化技术进行了迭代修改。成本函数可以启用许多标准，以确保候选解决方案的有利统计属性，例如动态LIE代数的等级。重要的是，我们的方法独立于采用的优化技术。通过在高能物理问题上测试我们的方法获得的结果表明，在最佳情况下，我们可以相对于手动设计方法匹配或提高测试准确性，表明我们技术的潜力可以减少努力来提供卓越的结果。
自动有效发现量子内核
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